Leitfaden KI-Inferenz
Inferenz-Anbieter
Dienstanbieter für KI-Inferenz
Vergleichen Sie führende Anbieter für KI-Inferenz nach Kosten, Leistung und Funktionsumfang. Wählen Sie den passenden Anbieter anhand Ihrer konkreten Anforderungen an Latenz, Kosten und Modellverfügbarkeit.
Lokale Anbieter und Anbieter für On-Device-Betrieb
Betreiben Sie unterstützte Modelle auf Hardware, die Sie kontrollieren, um Datenübertragungen an Dritte zu verringern und manche Offline-Abläufe zu ermöglichen. Prüfen Sie Telemetrie, Speicherung, Modelllizenzen, Hardwareanforderungen und Sicherheit, bevor Sie lokale Ausführung für sensible Daten nutzen.
Wichtige Funktionen
Wichtige Funktionen
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Cloud-Anbieter für Inferenz
Verwaltete Inferenzdienste können API-Zugang, Kapazitätsverwaltung und Betriebswerkzeuge bieten. Verfügbarkeit, Regionen, Datenverarbeitung, Rate Limits, Modellversionen und Preise ändern sich häufig, daher verweisen die Karten auf aktuelle Anbieterinformationen, statt hier eine veraltete Preismomentaufnahme festzuschreiben.
Wichtige Funktionen
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Google AI Studio
Werkzeuge rund um die Gemini-API für multimodale Anwendungen, strukturierte Ausgaben und Function Calling
Wichtige Funktionen
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Fireworks AI
Verwaltete Serverless-Inferenz und dedizierte Inferenz für unterstützte generative Modelle
Wichtige Funktionen
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Wichtige Funktionen
Wichtige Funktionen
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Vergleich der Deployment-Varianten
Vorteile auf dem Gerät
Kann Übertragungen an Dritte verringern, wenn Telemetrie und entfernte Fallbacks deaktiviert sind
Keine API-Rechnung je Token, aber Kosten für Hardware, Energie, Support und Lizenzen bleiben
Kann offline funktionieren, sobald die benötigten Assets zwischengespeichert und entfernte Fallbacks deaktiviert sind
Vorteile der Cloud
Verwaltete Kapazität und ein vom Anbieter gepflegter Modellkatalog
Skaliert innerhalb von Kontingenten, regionaler Kapazität und Kontolimits
Der Anbieter betreibt die Serving-Hardware; Integration, Evaluierung und Incident-Planung bleiben bei Ihnen
Anbieter mit Ihrem eigenen Workload vermessen
Zahlen verschiedener Anbieter sind nur vergleichbar, wenn Modellversion, Region, Prompt- und Ausgabelänge, Nebenläufigkeit, Warmlauf, Retries und Messfenster konstant gehalten werden. Halten Sie mindestens diese Dimensionen in einer mit Zeitstempel versehenen Auswertung fest.
| Dimension | Messgröße | Warum es zählt |
|---|---|---|
| Reaktionsfähigkeit | TTFT p50/p95 und Ende-zu-Ende-Latenz | Mittelwerte verdecken langsame Ausreißer im Nutzererlebnis |
| Durchsatz | Ausgabe-Token pro Sekunde bei fester Nebenläufigkeit | Zeigt, wie sich die Leistung unter der erwarteten Last verändert |
| Qualität | Aufgabenerfolg auf einem versionierten Evaluierungsdatensatz | Schnelle Ausgaben nützen nichts, wenn die Aufgabe scheitert |
| Gesamtkosten | Kosten für Eingabe, Ausgabe, Suche und Werkzeuge, Cache und Retries | Plakative Token-Preise lassen wesentliche Workload-Kosten aus |
| Risiko und Betrieb | Aufbewahrung, Datenstandort, SLA, Kontingente, Fallbacks | Entscheidet, ob das Deployment echte Verpflichtungen erfüllen kann |